Molekulardynamische Simulationen, die nur Zwei-Körper-Wechselwirkungen betrachten, erfassen nicht immer die korrekten qualitativen Veränderungen eines Systems. In solchen Fällen ist eine höhere Genauigkeit notwendig, die erreicht werden kann, indem zusätzlich Drei-Körper-Wechselwirkungen berücksichtigt werden. Zu diesem Zweck erweitern wir die Bibliothek für molekular Simulationen AutoPas um eine Implementierung von Verlet-Listen, die Drei-Körper-Wechselwirkungen simulieren kann.
Wir stellen drei verschiedene Ansätze auf, um alle Tripel für die Kraftberechnung abzuarbeiten. Der erste benutzt Zwei-Körper-Nachbarlisten und iteriert über alle Paare darin. Der zweite Ansatz bildet die Schnittmenge von Listen benachbarter Partikel, um alle gemeinsamen Nachbarn zu finden. Für den letzten speichern wir Drei-Körper-Nachbarlisten, welche alle Paare von Partikeln enthalten, die nah genug für die Kraftberechnung sind. Dann können wir einmal über diese iterieren, um alle Tripel zu erhalten.
Wir finden, dass der dritte Ansatz in Simulationen mit mittlerer bis hoher Dichte am schnellsten ist, während sich der erste Ansatz besser für Szenarien mit geringer Dichte eignet. Wir stellen auch fest, dass die Drei-Körper-Nachbarlisten viel mehr Speicher verbrauchen als die Zwei-Körper-Nachbarlisten, wobei die durchschnittliche Länge der Drei-Körper-Nachbarlisten proportional zum Quadrat der durchschnittlichen Länge der Zwei-Körper-Listen ist.
Wir behalten beide Implementierungen für Auto-Tuning-Zwecke bei und um eine weniger speicherintensive Lösung bereitzustellen.
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Molekulardynamische Simulationen, die nur Zwei-Körper-Wechselwirkungen betrachten, erfassen nicht immer die korrekten qualitativen Veränderungen eines Systems. In solchen Fällen ist eine höhere Genauigkeit notwendig, die erreicht werden kann, indem zusätzlich Drei-Körper-Wechselwirkungen berücksichtigt werden. Zu diesem Zweck erweitern wir die Bibliothek für molekular Simulationen AutoPas um eine Implementierung von Verlet-Listen, die Drei-Körper-Wechselwirkungen simulieren kann.
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